ما المقصود بإستراتيجية البيانات؟
إستراتيجية البيانات هي خطة طويلة الأجل تحدد التقنية، والعمليات، والأفراد، والقواعد المطلوبة لإدارة أصول المعلومات بالمنظمة. تقوم جميع أنواع الشركات حاليًا بجمع كميات كبيرة من البيانات الأولية. ومع ذلك، فهم بحاجة إلى خطة مدروسة جيدًا لإدارة البيانات والتحليلات إذا كانوا يريدون استخدام هذه المعلومات لاتخاذ قرارات مستنيرة وإنشاء تطبيقات تعلم الآلة (ML) أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولد (AI). تحدد إستراتيجية البيانات رؤية المنظمة طويلة المدى في ما يتعلق بجمع بياناتها وتخزينها ومشاركتها واستخدامها. إنه يجعل العمل مع البيانات أسهل في كل خطوة من رحلة البيانات لكل من يحتاج إليها في مؤسستك.
ما أهمية إستراتيجية البيانات؟
من الضروري أن تضع المؤسسات إستراتيجية بيانات بهدف الحفاظ على تنافسيتها وابتكارها ومواصلة مواكبة التطوّرات وتلبية الاحتياجات المتغيّرة. يجب عليك تنظيم بياناتك وفهمها وحمايتها لتحقيق أهداف مبادرات الأعمال وإطلاق العنان لقيمة جديدة لمؤسستك، مثل ما يلي:
- اتخاذ قرارات أفضل وأسرع
- الحد من الاحتيال
- تحسين تجربة العملاء وولائهم
- زيادة الكفاءة التشغيلية
- تحسين العمليات
- تحسين التكاليف
- دعم نماذج الأعمال الجديدة، مثل البيانات كمنتج
- إنشاء تطبيقات مستقبلية، مثل تعلم الآلة (ML) أو الذكاء الاصطناعي المولّد.
تمنحك إستراتيجية البيانات المعتمدة لديك ميزة تنافسية لأنها تعمل على مواءمة إدارة البيانات مع إستراتيجية العمل وحوكمة البيانات. ولها غرضان أساسيان.
تحسين قرارات بنية البيانات
تصف بنية بيانات الشركة كيفية قيام الشركة بجمع البيانات وتخزينها وتحويلها وتوزيعها واستهلاكها. كما تشمل الجوانب الفنية لإدارة البيانات، مثل ما يلي:
- قواعد البيانات وأنظمة الملفات
- خدمات تكامل البيانات
- القواعد التي تحكم تنسيقات تخزين البيانات
- اتصالات النظام بين التطبيقات وقواعد البيانات
- حقوق الوصول إلى البيانات
- نماذج بيانات الذكاء الاصطناعي
على سبيل المثال، قد تعمل بنية البيانات على إدخال بيانات التسويق والمبيعات اليومية في تطبيقات مثل لوحات معلومات التسويق، والتي تقوم بعد ذلك بدمج المعلومات وتحليلها على نطاق أوسع بهدف الكشف عن العلاقات بين الإنفاق الإعلاني والمبيعات حسب المنطقة. توفر استراتيجية البيانات الخاصة بك الإطار الذي يتخذ من خلاله مهندسو البيانات قرارات معمارية تلبي أهداف العمل، مع التأكد من أن الأشخاص المناسبين لديهم إمكانية الوصول إلى تلك البيانات.
إدارة البيانات باستمرار
تقدّم إستراتيجية البيانات الفعّالة الدعم للمنظمة بأكملها، ما يسمح لها بإدارة البيانات بشكل تعاوني ومتسق. وهي تعطي الجميع إجابات على خمسة أسئلة رئيسية:
- أي بيانات هي مناسبة؟
- ما هي عمليات البيانات المعتمدة؟
- ما الغرض من تخزين البيانات وجمعها؟
- ما هي سياسة حوكمة البيانات للعمليات التجارية؟
- ما الإحصاءات التي يمكنك الحصول عليها من بياناتك الحالية؟
ما هي مزايا تنفيذ إستراتيجية البيانات؟
هناك المزيد من الفوائد لاعتماد إستراتيجية بيانات جيدة:
حلّ تحديات إدارة البيانات
تواجه معظم المؤسسات تحديات في إدارة البيانات، مثل مجموعات البيانات المنعزلة، وتكرار البيانات في وحدات الأعمال العديدة، وتدفق البيانات غير الفعال بين الأقسام، ونقص الوضوح حول أولويات البيانات. تتيح إستراتيجية البيانات للشركات حلّ هذه التحديات من خلال إتاحة الوصول إلى البيانات ومشاركتها بطريقة آمنة. يمكنك الاستفادة من قيمة البيانات لتلبية مبادرات الأعمال. إنّ المواءمة الأفضل المتعلقة بالبيانات والوصول إلى البيانات المناسبة في الوقت المناسب تتيح للمؤسسات إمكانية الاستعداد للمستقبل أو الظروف غير المتوقعة.
تحسين تجربة العملاء وولائهم
تستخدم المؤسسات البيانات والتحليلات لفهم العملاء بشكل أفضل وتحسين تجربتهم. بدءًا من التجارب على الإنترنت وصولاً إلى مراكز الاتصال، يمكن للمؤسسات استخدام البيانات لتعظيم القيمة المقدّمة للعملاء ومعالجة الاحتياجات غير الملبّاة بشكل استباقي. تساعد البيانات أيضًا المؤسسات في إنشاء أعمال جديدة أو فرص تحقيق الربح وتطوير منتجات وخدمات مخصصة للغاية بناءً على احتياجات العملاء. كما تعزز التجارب المخصصة ولاء العملاء بمرور الوقت.
تحقيق النضج التحليلي
يحدد نموذج شركة Gartner التحليلي التصاعدي أربع خطوات في النضج التحليلي. عادةً ما تبدأ المؤسسات بالتحليلات الوصفية والتشخيصية لفهم ما حدث وسبب حدوثه. يتحقّق النضج التحليلي عندما تنتقل المؤسسة إلى التحليلات التنبؤية التي تستخدم البيانات للإجابة سؤال: ماذا سيحدث؟ تستخدم المنظمات في المرحلة النهائية من النضج التحليلات الوصفية لتحقيق نتائج محددة مسبقًا. وبالتالي، تضع إستراتيجية البيانات خطة مفصلة لمساعدة مؤسستك على الانتقال من اتخاذ القرارات بناءً على الاستعداد المسبق للأحداث المستقبلية بدلاً من تحليل الأحداث بعد حدوثها.
إنشاء تطبيقات مستقبلية، مثل تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي المولّد
البيانات هي جوهر تعلم الآلة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّدة. تتطلب نماذج تعلم الآلة (ML) والذكاء الاصطناعي (AI) القدرة على استيعاب البيانات وإدارتها بسهولة لتدريب النماذج وتشغيل الاستدلال. تمثل إستراتيجية البيانات التي تغذي حالات الاستخدام مثل التعرف على الصور والتنبؤ والبحث الذكي للتطبيقات. تحتاج أيضًا إلى حساب لحوكمة تعلّم الآلة (ML)، والتي تتضمن إدارة نماذج البيانات الخاصة بك.
نشر ثقافة البيانات على مستوى المؤسسة
تقدّم إستراتيجية البيانات خريطة طريق لتحسين معرفة البيانات والكفاءة في الاستخدام في المؤسسة بكاملها. يمكن للفرق المتنوعة العمل بشكل متسق لتحسين جودة البيانات ودقة جمعها. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك إعداد تدريب مخصص وإنشاء مسارات تعلّم للمتعاونين تسمح لهم بالانتقال من المستوى الابتدائي إلى مستوى الخبرة في إدارة البيانات واستخدامها.
دعم الامتثال للوائح التنظيمية
تعمل إستراتيجية البيانات الفعّالة على تحسين أمان البيانات من خلال تنفيذ تدابير للحد من الوصول غير المصرح به إلى البيانات. يمكنك مراعاة جميع قواعد ولوائح حوكمة البيانات أثناء تحديد السياسات والعمليات. يمكن تخطيط جميع العمليات بعناية لضمان احتفاظ إدارة بيانات المؤسسة بخصوصية البيانات وأمانها وسلامتها في جميع الأوقات.
ما هي المكونات الرئيسية لاستراتيجية بيانات فعّالة؟
يمكنك تقديم إستراتيجية البيانات المعتمدة لديك كسلسلة من الخطوات مصحوبةً بجدول زمني لتنفيذها. تتضمن خارطة طريق إستراتيجية البيانات هذه إرشادات للحفاظ على نضج البيانات الحالي في مؤسستك وبنود الأعمال التي ترتقي بها إلى المستوى التالي.
في ما يلي بعض مكونات إستراتيجية البيانات الشائعة التي يمكن تضمينها في خارطة الطريق:
أدوات كتالوج البيانات
تساعدك أدوات كتالوج البيانات في تحديد جميع أصول البيانات المتوفرة لديك وتصنيفها. يمكن للمستخدمين المهنيين وفرق تكنولوجيا المعلومات استخدام الكتالوج من أجل حصول على بيانات وصفية مفصلة، وكذلك ربط عمليات الأعمال بعمليات البيانات بشكل أكثر فعالية.
أدوات إدارة البيانات
توجد العديد من الأدوات لتكامل البيانات والتصور وإعداد التقارير ولوحات المعلومات. تساعد إستراتيجية البيانات في تحديد أفضل الأدوات التي تلبي احتياجات العمل وتدعم كلاً من فرق تكنولوجيا المعلومات والمستخدمين المهنيين. يمكنك أيضًا التحقق من أن الأدوات تلبي جميع سياسات إدارة البيانات، ما يضمن الامتثال للوائح.
تحليلات البيانات
عادةً ما تتضمن إستراتيجيات البيانات الناجحة خططًا لإدارة البيانات والتحليلات داخل المؤسسة. يتطلب تحليل البيانات مجموعات البيانات الحالية كمدخلات لنماذج تعلم الآلة (ML) والذكاء الاصطناعي (AI). تهدف إستراتيجية بيانات المؤسسة إلى تقليل التحيز من خلال تحديد أفضل مجموعات البيانات التي يمكن استخدامها في التحليلات وكيفية تدريب الموظفين على عمليات البيانات. على سبيل المثال، لنفترض أن مؤسستك تخطط لاستخدام الذكاء الاصطناعي لفرز طلبات العمل تلقائيًا. في هذه الحالة، ستحتاج إلى اختيار مجموعة بيانات متنوعة بعناية من الموظفين السابقين والحاليين لتجنب خلق تحيز غير واعي في نماذج تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي.
عملية المراجعة
يجب أن تتضمن إستراتيجية البيانات لديك عملية مراجعة بهدف تقييم وتحسين أنظمة إدارة البيانات الحالية وإستراتيجية البيانات بحد ذاتها. وهذا يشمل إنجاز مهام عديدة، ومنها:
- المراجعة الدورية لبنية البيانات المعتمدة
- التحقق من توافق عمليات جمع البيانات في جميع الأوقات
- قياس جودة البيانات مقارنةً ببيانات السوق إن كانت قابلة للمقارنة
يمكنك استخدام وثائق المراجعة هذه لتحسين إستراتيجية البيانات الحالية ومراجعة الأهداف الإستراتيجية.
ما هي الأساليب المختلفة لإنشاء إستراتيجية البيانات؟
هناك طريقتان رئيسيتان لإنشاء إستراتيجية بيانات لمؤسستك.
مركزي
عادةً ما يتضمن النهج المركزي للغاية والموجه نحو التحكم لإدارة البيانات مصدرًا واحدًا للحقيقة لكل فئة بيانات واسعة. على سبيل المثال، هناك مصدر أساسي واحد للإيرادات أو بيانات العملاء أو المبيعات. تجمع أنظمة البيانات من مصادر عديدة وتصححها وتزيل غير المناسب منها ثمّ تخزّنها في هذا المستودع المركزي. وبالتالي، فإن إستراتيجية البيانات الدفاعية تقلّل من مخاطر الخسارة النهائية من خلال تحديد مصادر البيانات الموثوقة وتوحيدها وإدارتها للحفاظ على سلامة البيانات المتدفقة عبر أنظمة الشركة الداخلية. وهي تعطي الأولوية لأنشطة محددة، ومنها:
- الامتثال واللوائح
- الكشف عن الاحتيال باستخدام التحليلات
- تدابير أمنية لمنع السرقة
اللامركزية
يضيف النهج اللامركزي مزيدًا من المرونة لأنظمة إدارة البيانات التي يتم التحكم فيها مركزيًا. وتدرك أن وحدات أعمال متعددة تفسر البيانات نفسها بشكل مختلف. وهي تستوعب تلك التفسيرات المختلفة من خلال السماح بتحويلات البيانات الخاضعة للرقابة التي يمكن ربطها بشكل موثوق إلى مصدر واحد للحقيقة.
على سبيل المثال، لنفترض أنّ كل من قسم المالية وقسم التسويق يقدّمان تقارير شهرية عن الإنفاق على إعلانات وسائل التواصل الاجتماعي. يهتم قسم التسويق بتحليل مدى فعالية الإعلان، ويقدم تقارير عن تأثير الإنفاق على النقرات والمشاهدات. أمّا قسم المالية، فيركّز تقريره على تأثير الإنفاق على التدفق النقدي. يحتوي التقريران على أرقام مختلفة، ولكن يمثل كل منهما نسخة دقيقة من الحقيقة.
مناهج استراتيجية بيانات التوازن
تحتاج كل شركة إلى دمج كل من الأساليب المركزية واللامركزية لنجاح استراتيجية البيانات الخاصة بها، ولكن تحقيق التوازن الصحيح يمكن أن يكون معقدًا. تميل الأساليب اللامركزية إلى أن تكون عمليات في الوقت الفعلي وهي أكثر ملاءمة لوظائف الأعمال التي تركز على العملاء، مثل التسويق والمبيعات. تعتبر الأساليب المركزية أكثر أهمية للأقسام القانونية والمالية والامتثال وتكنولوجيا المعلومات. تمنح استراتيجية البيانات المتوازنة قادة الأعمال المرونة لتكييف المصدر الوحيد للحقيقة بطرق متسقة لتلبية احتياجات العمل بشكل أفضل.
من المسؤول عن وضع إستراتيجية البيانات؟
يضم فريق استراتيجية البيانات عادةً ممثلين من الإدارة العليا وتحليلات الأعمال والذكاء الاصطناعي وفرق تكنولوجيا المعلومات. فيما يلي بعض الأمثلة عن مستخدمين اجتمعوا لوضع إستراتيجية بيانات وتنفيذها.
مهندسو البيانات
مهندسو البيانات مسؤولون عن إنشاء بنية بيانات موثوقة وفعالة. فهم يشرفون على العديد من مهام مسارات البيانات ويديرونها، مثل جمع البيانات ومعالجتها وتخزينها وتحليلها. يشمل هذا الدور المتخصصين الذين يلتزمون بمتطلبات أمن البيانات والحوكمة.
علماء البيانات
علماء البيانات يستخدمون البيانات التي يعالجها مهندسو البيانات بهدف إجراء المزيد من التحليلات. يستخدمون البيانات لإنشاء نماذج ML و AI مختلفة ولإنشاء تقارير عن ذكاء الأعمال.
محللو البيانات
محللو البيانات متخصصون في تفسير البيانات وتحليلها. إنهم يعملون بشكل وثيق مع علماء البيانات لضمان توافق مهام ذكاء الأعمال مع المتطلبات التنظيمية.
مدراء الأعمال
يراجع مدراء الأعمال تقارير البيانات ويساعدون في إدارة عمليات البيانات. وهم يحرصون على أنّ إستراتيجية البيانات تتوافق مع إستراتيجية العمل الشاملة والمتطلبات التنظيمية.
ما هي خطوات وضع إستراتيجية البيانات؟
تحديد مبادرات الأعمال الممولة
الخطوة الأولى هي التوافق مع مبادرات الأعمال الممولة. لهذا، يمكنك استخدام منهجية Amazon للعمل بشكل عكسي. بعد ذلك، حدد البيانات المطلوبة لمبادرات الأعمال هذه. ثم حدد إمكانات البيانات اللازمة لدعم مبادرات الأعمال.
فيما يلي أمثلة لخطوات بناء استراتيجية البيانات:
- دعم مبادرة الأعمال الممولة من شخص آخر
- تحديد إمكانات البيانات المطلوبة
- تحديد حالة البيانات المطلوبة
- إنشاء خارطة طريق لاستراتيجية البيانات
- حدد ممارسات تشغيل المؤسسة، مثل بنية المؤسسة وإدارة المشاريع، التي يمكن أن تدعم استراتيجية البيانات الخاصة بك
- التكامل مع برامج استراتيجية الذكاء الاصطناعي
تكوين فريق
من المهم جدًا العثور على الأشخاص المناسبين الذين لديهم وجهات نظر مختلفة لضمان نجاح إستراتيجية البيانات. سيكون فريقك مسؤولاً عن العديد من المهام التي قد تشمل ما يلي:
- تخصيص الموارد وتوزيعها
- إنشاء السياسات وتحسينها
- التعامل مع المشاكل المتعلقة بالبيانات عند ظهورها
- الإبلاغ عن حالة البرنامج ونتائجه
يمكنك أيضًا إسناد أدوار إدارة البيانات لتحديد المسؤول عن نشر التقنيات، وضمان الامتثال للمعايير، وإعلام الجميع بأحدث المعلومات حول تغييرات السياسة.
تحسين بنية بياناتك
تتطلب أي استراتيجية بيانات الأدوات والتقنيات المناسبة لكي تنجح عمليًا. عليك مراجعة البنية الأساسية الحالية لبياناتك، وتحليل طريقة استخدام الفرق المختلفة للبيانات حاليًا، وتحديد أي ثغرات يجب معالجتها. تتضمن هذه الخطوة عادةً اتخاذ قرارات تتمحور حول التكنولوجيا بناءً على متطلباتك، والتي قد تشمل ما يلي:
- حجم البيانات ونوعها
- جودة البيانات وتحليلها
- الأمان والامتثال
- دورة حياة البيانات
يتمثل هدفك الأساسي في وضع إستراتيجية بيانات تجعل إمكانية الوصول إلى بياناتك ومشاركتها وتنفيذها متاحة قدر الإمكان لجميع أصحاب المصلحة الذين يحتاجون إليها، مع توفير عناصر التحكم في الأمان المناسبة.
التكامل مع برنامج استراتيجية الذكاء الاصطناعي
لإنتاج قيمة من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، يجب أن تلبي البيانات الأساسية احتياجات المبادرات المحددة المرتبطة بنماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لضمان الجودة المناسبة للبيانات والتكامل والأمان وما إلى ذلك. لذلك، يجب أن تكون هناك شراكة بين استراتيجية البيانات وفرق استراتيجية الذكاء الاصطناعي.
اعتبارات الحوكمة الخاصة للذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة
يقدم الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة قدرات جديدة نحتاج إلى أخذها في الاعتبار في استراتيجية البيانات الخاصة بنا. على سبيل المثال:
- متاجر الميزات
- الامتثال التنظيمي الإضافي
- عمليات تعلّم الآلة
- اعتبارات أخلاقية جديدة
- اعتبارات الذكاء الاصطناعي المولّد
كيف يمكنك استخدام AWS لإعداد إستراتيجية بياناتك؟
لدى AWS العديد من الخدمات التي تساعدك في إعادة ابتكار أعمالك باستخدام البيانات. يمكنك الانضمام إلى قاعدة العملاء التي تضمّ أكثر من 1.5 مليون مستخدم ونقل بياناتك إلى مجتمع السحابة الأكثر موثوقية وأمانًا وقابلية للتوسع في العالم. على سبيل المثال، يمكنك استخدام AWS في إنجاز المهام التالية:
- اكتشف كيف تزيد قيمة الأعمال لبياناتك من خلال تنفيذ إستراتيجية بيانات شاملة مع AWS من خلال هذه الكتاب الإلكتروني.
- في هذا الفصل الدراسي الرئيسي عند الطلب، تعرف على كيفية إنشاء برنامج إدارة بيانات ناجح وممول. تصاحب مقاطع فيديو الفصل الدراسي الرئيسي الخاصة بحوكمة البيانات مع AWS كتيبًا يتضمن تمارين عملية.
- ترقية الأنظمة الحالية باستخدام خدمات تحديث بنية بيانات AWS
- تحديد أفضل إستراتيجيات تحليل البيانات وتنفيذها باستخدام التحليلات على AWS
- ابتكار تجارب جديدة وإعادة تصوّر العمليات القديمة باستخدام تعلّم الآلة على AWS
ابدأ في تنفيذ إستراتيجية بياناتك باستخدام AWS من خلال إنشاء حساب مجاني اليوم.
